Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local-to-global Perspectives on Graph Neural Networks

論文の概要: Local-to-global Perspectives on Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06547v1
Date: Sun, 11 Jun 2023 00:22:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-13 18:15:13.496363
Title: Local-to-global Perspectives on Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの局所的・グローバル的展望
Authors: Chen Cai
Abstract要約: 本稿では,グローバルGNNの一種である不変グラフネットワークの収束特性について検討し,ローカルMPNNとグローバルグラフ変換器を接続する。また,局所MPNNを用いてグラフの粗大化を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.720960618356385
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a local-to-global perspective on graph neural networks (GNN), which are categorized as local Message Passing Neural Networks (MPNN) and global Graph Transformer. We present three pieces of work: 1) study the convergence property of a type of global GNN, Invariant Graph Networks, 2) connect the local MPNN and global Graph Transformer, and 3) use local MPNN for graph coarsening, a common subroutine used in global modeling.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)について,局所的メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)とグローバルグラフ変換器(GNN)に分類する。 3つの作品を紹介します 1)グローバルGNNの一種である不変グラフネットワークの収束特性について検討する。 2)ローカルMPNNとグローバルグラフ変換器を接続し、 3) 局所MPNNを用いてグラフの粗大化を行う。

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